Agent-based opinion formation modeling in social network: a perspective of social psychology
以往关于意见建模的研究大多缺乏对个体心理活动和群体行为的同步研究。本文从社会学和心理学的角度出发，以态度改变理论、群体行为理论和进化博弈理论为基础，提出了一个基于Agent的网络舆论形成模型。在该模型中，影响说服过程的因素有三个，即领导者的可信度、受众的特征和群体环境。该模型被应用到Twitter的主题类型，参数变化，意见领袖的意见形成的影响进行了分析。实验结果表明，争议话题的意见演化具有较大的不确定性和可持续性。收益成本比对意见形成有显著影响，适度的收益成本比将导致最长的松弛时间或最统一的全球意见。此外，拥有大量粉丝的名人比专家更有能力影响公众舆论。本文丰富了舆论形成模型的研究内容，为企业的公共关系管理和市场预测提供了理论依据。
2019-07-04 cs.SI physics.soc-ph
How social feedback processing in the brain shapes collective opinion processes in the era of social media
持有某种观点的群体通过何种机制获得公众发言权并迫使持有不同观点的其他群体保持沉默？社交媒体是如何发挥作用的？利用最近的神经科学的见解，社会反馈的处理，我们开发了一个理论模型，可以解决这些问题。该模型捕捉的现象所描述的舆论沉默螺旋理论，提供了一个机制为基础的基础，并允许以这种方式更一般的洞察力，不同的群体结构如何涉及到不同的集体意见表达制度。如果少数人作为一个有凝聚力的整体行事，即使是强大的多数人也可能被迫保持沉默。社会反馈理论（SFT）的建议框架强调了社会学理论化的必要性，以了解社会和认知神经科学研究结果的社会层面的影响。
2020-03-18 cs.CY cs.MA cs.NE
Social Influence and the Collective Dynamics of Opinion Formation
社会影响力是个人通过与他人的社会交往来调整自己的观点、修正自己的信念或改变自己的行为的过程。在我们这个紧密相连的社会中，社会影响力在许多自组织现象中发挥着重要作用，例如文化市场中的羊群效应、思想和创新的传播以及流行病期间恐惧的放大。然而，意见形成的机制仍然知之甚少，现有的基于物理的模型缺乏系统的经验验证。在这里，我们报告了两个对照实验，展示了回答事实问题的参与者在接触到他人的意见和信心水平后如何修改他们的初步判断。基于对59名被试15个不同项目的同伴意见的观察，我们绘制了一张影响图，描述了互动过程中同伴影响的强度。一个简单的过程模型，从我们的观察，演示了如何在一组相互作用的人的意见可以收敛或分裂重复的互动。特别是，我们确定了两个主要的吸引力的意见：（一）专家效应，诱导一个高度自信的个人在组中的存在，和（二）多数效应，由一个临界质量的外行人共享类似的意见。额外的模拟揭示了一个临界点的存在，在这个临界点上，一个吸引子将主导另一个吸引子，从而将集体意见推向一个给定的方向。这些研究结果的影响，了解公众舆论的形成机制和管理冲突的情况下，自信和更好地了解少数挑战的意见，一个庞大的不知情的大多数。
2013-11-14 cs.SI nlin.AO physics.soc-ph
Predictive Modeling of Opinion and Connectivity Dynamics in Social Networks
近年来，人们对建模和理解通过人类网络传播的意见和创新机制的兴趣越来越大。通过分析真实世界的社交数据，研究人员能够更好地了解社交网络的动态，并随后对这些网络随时间的变化进行建模。我们开发了一个社会网络模型，既利用了基于代理的方法与动态更新的意见和代理之间的连接，并反映意见传播和结构变化随着时间的推移，在现实世界中观察到的数据。我们使用来自麻省理工学院人类动力学实验室的社会进化数据集的数据来验证该模型，该数据集描述了目标学生群体在九个月内友谊和健康自我感知的变化。我们证明了该方法的有效性，通过预测的意见传播和网络连接的变化。我们还使用该模型来评估网络参数，如“开放性”的水平和意愿，将意见的邻居代理，影响结果。该模型不仅提供了洞察不断变化的社交网络的动态，但也提出了一个工具，人们可以调查各种结构和意见分布的网络的意见传播策略。
2016-03-27 cs.SI physics.soc-ph
Dynamics of bounded confidence opinion in heterogeneous social networks: concord against partial antagonism
观点动力学的有界置信度模型近年来得到了广泛的研究，特别是在社会动力学的观点形成和极端主义传播等方面。在这项工作中，Deffuant-Weisbuch（DW）有限的信心，相对协议模型的局限性分析后，我们提出了混合模型，考虑到两种心理类型的个人。Concord agents（C-agents）是友好的人;他们以一种他们的意见总是变得更接近的方式进行交互。其他心理类型的代理人在相互作用中表现出部分拮抗作用（PA代理人）。在不同的社交网络上，研究了由两类主体组成的异质社会群体中的观点动力学。极限情况下的混合模型，纯C-和PA-社会，也进行了研究。我们发现，群体意见的形成，定性，几乎独立的拓扑结构的网络中使用的这项工作。意见碎片化，极化和共识观察在混合模型中，在不同比例的PA-和C-代理，取决于初始意见容忍的代理。至于意见的形成和产生的“异议”，观点动力学的C-agents社会被发现是类似的DW模型，除了意见的收敛率。然而，混合社会的动态和分叉模式显着不同的DW模型。偏见的初始条件的影响，在异质社会群体的意见形成的意见不确定性的初始值，不同的PA-C-代理的比例进行了研究。分歧图显示了令人印象深刻的集体意见的演变，特别是，激进的变化，从左到右的共识，反之亦然，在一个意见的不确定性值等于0.7的模型与PA/C混合人口接近50/50。
2011-03-02 cs.SI nlin.AO nlin.PS
Recent advances in opinion modeling: control and social influence
本文综述了观点动力学数学建模的一些最新进展。在介绍了通过动力学类型的偏微分方程描述的交互多代理系统的意见建模后，我们将注意力集中在两个主要的进步：意见形成的最优控制和其他社会方面的影响，如信念和社交网络中的连接数，修改代理在意见交换过程中的作用。
2016-07-20 math.OC nlin.AO physics.soc-ph
Enhanced or distorted wisdom of crowds? An agent-based model of opinion formation under social influence
我们提出了一个基于主体的集体意见形成模型来研究社会影响下的群体智慧。代理人的意见是一个连续的正值，表示其对事实问题的主观回答。群体的智慧表明，所有观点的平均值接近真理，即正确答案。但是，如果代理人有机会调整自己的意见，以回应其他人的意见，这种影响可能会被破坏。我们的模型通过评估两个相互竞争的影响来研究这种情况：（i）代理人倾向于保持自己的意见（个人信念$β$），（ii）如果他们有关于他人意见的信息（社会影响$α$），他们倾向于调整自己的意见。对于后者，比较了两种不同的制度（全面信息与汇总信息）。我们的模拟表明，社会影响力只在极少数情况下增强了群体的智慧。大多数情况下，我们发现代理人收敛到一个集体的意见，甚至远离真正的答案。因此，在社会影响下，群体的智慧可能是系统性错误的。
2020-08-24 cs.MA nlin.AO physics.soc-ph
Phase Field Modeling in Social Media Dynamics:Simulation of Opinion Evolution with Feedback, Separation
本研究提出一种基于相场建模的数值模型，利用连续变量表示用户意见，结合确认偏差等心理因素与真实数据，模拟社交网络信息传播与反馈，定量分析意见极化和回音室效应。
2024-04-19 cs.SI physics.soc-ph
Opinion Dynamics on Correlated Subjects in Social Networks
了解集体信仰的演变对于了解政治趋势以及社会品味和意见至关重要。特别是，它是至关重要的，以开发分析模型，可以预测的信念动态和捕获的相互依存的意见对不同的主题。在本文中，我们解决这个问题，也占个人的内生过程中的意见演变，以及个人的意见，可能会出现在存在的个人的敌对态度之间的相互排斥。使用平均场的方法，我们通过一个多维的福克-普朗克方程的一个大人口的个人的意见的时间演变的特征，我们确定的条件下，保持稳定。最后，我们得出的稳态意见分布作为个人的个性和现有的社会互动的函数。我们的数值结果显示了有趣的动态在不同的社会群体的集体信念，他们突出了相关的主题，以及个人的对抗态度的影响。
2019-10-24 cs.SI physics.soc-ph
From Spin States to Social Consensus: Ising Approach to Dimer Configurations in Opinion Formation
本文基于Trust-Distrust Model（TDM），结合二聚体构型和Ising模型，提出了一种新的意见动力学方法，通过数学模型和数值模拟探索信任与不信任的相互作用及外部刺激对社会意见形成的影响。
2023-11-23 cs.SI physics.soc-ph
The generation and regulation of public opinion on multiplex social networks
信息传播和舆论发展是大多数社交媒体平台的基本要素，往往被描述为独特的人为事件。然而，人们往往忽视这两种现象之间的相互依存关系。信息传播是舆论形成的基础，舆论又推动信息传播。在我们的研究中，我们建模的信息和舆论之间的协同进化关系的异构多元化网络。这种模式考虑到了少数人的坚定意见和大多数人的波动意见。研究结果揭示了该模型中民意的平衡态以及主流民意与极端个体之间的线性关系。此外，我们提出了一个战略，调节舆论的立场，调整极端群体，这可以作为一个基础，实施卫生政策的舆论影响。
2023-03-24 cs.SI physics.soc-ph
Social Judgment Theory Based Model On Opinion Formation, Polarization And Evolution
现实世界中意见两极分化的动力学起源是一个有趣的话题，物理学家可能有助于理解。为了正确地模拟动态，该理论必须与社会心理学家关于微观观点变化的发现完全兼容。在这里，我们介绍了一个通用的意见形成模型与同质代理的基础上著名的社会心理学的社会判断理论，通过扩展Jager和Amblard提出的类似模型。代理人的意见将最终聚集在极端和/或温和的意见，形成三个阶段的二维参数空间，描述微观意见的代理人的反应。这个模型的动力学可以定性地理解平均场分析。更重要的是，一阶相变的意见分布观察到的系统参数的缓慢变化下，不断发展的系统，表明在公众舆论的间断均衡，甚至可以发生在一个完全连接的社会网络。
2014-07-26 cond-mat.stat-mech nlin.AO physics.soc-ph
Co-evolving networks for opinion and social dynamics in agent-based models
本研究提出随机智能体模型，协同演化意见与社会动态，分析回音室和共识机制，并应用于综合社会调查数据，验证其捕捉社会联系与意见随时间协同演化的能力。
2024-09-19 math.DS physics.soc-ph
Model of Opinion Spreading in Social Networks
我们提出了一个新的模型，它捕捉信息和意见传播之间的主要区别。在信息传播中，额外接触某些信息的影响很小。相反，当一个行动者接触到两个有意见的行动者时，他接受这个意见的可能性要比接触一个这样的行动者时高得多（J. Kleinberg称之为“0-1-2效应”）。在每个时间步中，如果一个参与者没有意见，我们随机选择2个他的网络邻居。如果他们中的一个有一个意见，演员采用的意见与一些低概率，如果两个-与较高的概率。在不同的现实世界社交网络和相似的随机无标度网络上模拟了意见传播。结果表明，小世界结构对临界点时间有着至关重要的影响.“0-1-2”效应导致行动者启动舆论传播能力的显著差异。根据他在网络中的拓扑位置，演员是一个影响者。
2011-06-05 cs.SI physics.soc-ph
The role of conformity in opinion dynamics modelling with multiple social circles
本研究针对传统单层从众观点建模的局限，提出支持个体在不同社交圈表达不同连续观点的从众模型，扩展权威、观点开放性等影响要素，验证仅单纯从众会引发观点趋同。
2024-03-07 cs.SI physics.soc-ph
Opinion polarisation in social networks
在本文中，我们提出了一个玻尔兹曼型动力学描述的意见形成的社交网络，它考虑到一般的连接分布的个人。我们认为意见交换过程的灵感来自Sznajd模型和相关的简化，但我们不假设个人互动的一个定期的格子。相反，我们用统计学的方法来描述社会网络的结构，假设一个人的联系人数量决定了他的观点到达并影响另一个人的观点的概率。从动力学描述的系统，我们研究的平均意见的演变，在那里我们找到精确的分析条件下，一个\textit{polarisation switch}的意见，即一个变化的迹象之间的初始和渐近平均意见，发生。特别是，我们表明，初始意见和连接的个人之间的非零相关性是必要的，以观察极化开关。最后，我们通过社会网络上的随机意见交换过程的蒙特卡罗模拟验证我们的分析结果。
2021-10-12 cond-mat.stat-mech nlin.AO physics.soc-ph
Who creates trends in online social media: The crowd or opinion leaders?
在线社交媒体的趋势总是反映了整个网络中大量个人的集体关注。例如，网络俚语可以在极短的时间内因社会模因和网络传播而无处不在。通过对中国微博的研究发现，网络流行语的使用在时间演变过程中经历了两个高峰，其中前者的使用率远低于后者。事实上，这一有趣的现象提供了一个体面的窗口，揭示了推动在线社交媒体大规模扩散趋势的基本因素。具体而言，通过对不同峰值所代表的传播效果进行深入比较，发现在传播初期，人群的关注度越高，传播效果越好;而在传播初期，意见领袖的主导参与度越高，传播效果越差。我们的研究结果在定量上挑战了传统的影响者假设。并讨论了这些新发现对营销实践和社交网络中影响力最大化的影响。
2014-09-05 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Impacts of Opinion Leaders on Social Contagions
意见领袖普遍存在于线上和线下的社交网络中，但意见领袖对社会行为传染的影响仍然没有得到充分的理解，特别是通过使用一个数学模型。在这里，我们推广了经典的瓦茨阈值模型，并解决意见领袖的影响，其中一个人采取一个新的行为，如果他/她的意见领袖采取的行为。首先，我们从网络中的所有个体中随机选择意见领袖，并发现意见领袖的影响使其他个体更容易采取行为。具体而言，意见领袖的存在降低了网络中实现全局行为采纳所需的最低平均度，提高了网络中实现全局行为采纳所需的最高平均度。此外，意见领袖的引入加速了个体的行为采纳，但并没有改变个体的采纳顺序。所开发的理论预测与模拟结果一致。其次，我们从最高度的前h%的个体中随机选择意见领袖，并为具有最低平均度的网络找到一个最优的h%，使全局行为采纳能够发生。同时，当h%值降低时，意见领袖对促进行为采纳的影响变得不显著，甚至可以忽略。
2018-05-02 cs.SI physics.soc-ph
Role of social environment and social clustering in spread of opinions in co-evolving networks
采取务实的方法，在集体意见形成的现象所涉及的过程中，我们调查了两个具体的修改意见形成的共同进化的网络选民模型，研究由Holme和Newman [1]。首先，我们用个体之间接受或拒绝意见的概率分布来代替重新布线概率参数，以解释社会群体中个体之间关系的不对称影响。其次，我们修改了重新布线步骤的路径长度为基础的偏好重新布线，加强本地集群。我们已经研究了这些修改对该模型的模拟结果的影响。我们发现，改变接受或拒绝意见的概率分布的形状可以导致两个性质不同的最终状态的出现，一个具有几个孤立的连接组件，每个组件都在内部共识中，导致存在不同的意见集，另一个具有一个单一的主导连接组件，其中每个节点都具有相同的意见。此外，更重要的是，我们发现网络中的初始聚类也可以引起类似的过渡。我们的研究还提出，这些转变是由一个弱的和复杂的依赖系统的大小。我们发现，在模型的最终状态的网络具有丰富的结构属性，包括小世界性质的一些参数制度。[1]Holme和M. Newman，Phys.Rev.E74，056108（2006）.
2013-08-12 cs.SI physics.soc-ph
Bayesian Social Influence in the Online Realm
我们的意见，我们喜欢或不喜欢的东西，取决于我们周围的人的意见。如今，我们受到网络陌生人的意见的影响，这些意见通过网络平台上的评论和评级表达出来。在这里，我们进行了新颖的“学术A/B测试”实验，有超过2,500名参与者来衡量这种影响的程度。在我们的实验中，参与者在YouTube和Vimeo的镜像代理上观看和评估视频。我们控制这些视频下方显示的评论和评级。我们的研究表明，从5 $\%$到40 $\%$的受试者采纳了陌生人在评论中表达的大多数意见。使用贝叶斯定理，我们得到了一个灵活的和可解释的家庭的社会影响力的模型，其中每个人形成后验意见随机以下的logit模型。我们的混合模型的最大化Akaike信息标准的变体代表两个子群体，即，不可影响和可影响的个体。非影响力个体的先验意见与外部意见高度相关且标准误较低，而影响力个体的先验意见标准误较高且由于社会影响而与外部意见相关。我们的研究结果表明，意见是通过贝叶斯规则更新的随机变量，其标准差与意见影响力相关。基于这些发现，我们讨论了如何阻止在网络领域的意见操纵和错误信息的传播。
2020-02-26 cs.CY cs.SI physics.data-an
Modeling opinion polarization on social media: application to Covid-19 vaccination hesitancy in Italy
SARS-CoV-2大流行提醒我们，疫苗接种可能是一个引起分歧的话题，公众对话中充斥着误导性的说法，思想往往会两极分化，尤其是在在线社交网络上。在这项工作中，最近的自然语言处理技术的动机，系统地提取和量化的意见，从文本消息，我们提出了一个差分框架的双变量意见形成动态，再加上一个房室模型假新闻传播。由于平均场分析，我们表明，由此产生的福克-普朗克系统允许重现双峰分布的意见，观察到的极化动力学。然后将该模型应用于来自意大利社交媒体平台的情感分析数据，以分析关于新冠疫苗接种的意见演变。我们通过数值模拟表明，该模型能够正确地描述在疫苗犹豫数据集中观察到的双峰意见结构的形成，这是封闭的在线社区内发生的已知极化效应的见证。
2023-02-02 cs.SI physics.soc-ph
Partitioned Sampling of Public Opinions Based on Their Social Dynamics
民意调查通常是从整个人口中随机抽样，将个人意见视为独立的。在现实世界中，个人的意见往往是相互关联的，例如，在社交网络中的朋友之间。在本文中，我们探讨了分区抽样的思想，它划分的个人与高的意见相似性成组，然后分别抽样每一组，以获得一个准确的估计人口的意见。我们严格地将上述思想表述为一个优化问题。然后，我们表明，在每个组中只包含一个样本的简单分区总是更好的，并减少寻找最佳的简单分区，一个良好的研究Min-r-Partition问题。我们采用了一个近似算法和一个启发式算法来解决优化问题。此外，为了有效地获得意见相似度，我们采用了一个著名的意见演化模型来描述社会互动，并提供了一个精确的计算模型的基础上的意见相似度。我们使用合成和真实世界的数据集来证明，分区抽样方法的结果显着提高抽样质量，它是强大的，当一些意见相似性是不准确的，甚至丢失。
2016-11-25 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
Is there negative social influence? Disentangling effects of dissimilarity and disliking on opinion shifts
实证研究是不确定的基本机制，形成相互关联的动态意见和人际吸引力。有强有力的证据表明，被喜欢的人对观点有积极的影响，相似性会引起吸引力（同性恋）。我们对“负面”机制知之甚少，比如不喜欢的人是否会导致偏离共识（负面影响），巨大的差异（相异）是否会产生距离，相异是否会导致不喜欢（异性恐惧症）。本研究测试歧视性假设的存在下，积极和消极的机制，在控制实验中，涉及二元相互作用。结果证实了同质性的存在，不支持存在负面的社会影响，并显示出强大的正线性关系之间的意见距离和意见转变。这意味着，在最初分歧很大的情况下，接触可能是达成共识的最大推动力。
2014-06-03 cs.SI physics.soc-ph
Smart Information Spreading for Opinion Maximization in Social Networks
意见最大化的目标是使社交网络中的个体对产品、意识形态或任何实体的正面看法最大化。到目前为止，意见最大化主要是在社会网络中寻找一组有影响力的节点来快速传播内容。在本文中，我们提出了一种新的方法来解决这个问题，意见最大化是通过有效的信息传播。在我们的模型中，多个源不断地向网络中注入信息，而具有异构社会学习能力的规则节点通过八卦机制将信息传播给他们的熟人。其中一个信源采用智能信息传播，其余信源随机传播信息。我们的社会互动和意见的演变模型作为一个动态贝叶斯网络（DBN），使用它的意见最大化制定为一个顺序决策问题。由于这个问题是棘手的，我们开发了多个变种的集中式和分散式学习算法，以获得近似的解决方案。通过在合成网络和真实网络中的模拟，我们证明了两个关键结果：1）所提出的方法比随机传播的性能要好得多，2）即使智能源（传播所需内容）位于网络中的不利位置，它也可以胜过位于有利位置的竞争随机源。
2019-01-01 cs.SI physics.soc-ph
Modeling Personalized Dynamics of Social Network and Opinion at Individual Level
网络动力学一直是学术界值得探讨的一个有意义的课题。以往的网络模型包括两个部分：（1）根据用户属性生成结构;（2）根据网络结构改变属性。然而，这些模型中的属性不能被解释为流行的社会理论或经验真理中的概念。他们通常以统一的方式对待每个人。虽然这种假设是相当误导，从而显着限制他们的表现。为了克服这些缺陷，我们设计了一个个性化的社会网络和意见（PENO），其中公民的意识形态是由变量的意见和四个维度的个性被认为是每个实体-领导，开放性，宜人性和神经质。意见通过社会纽带传播，纽带产生于意见亲和力，人格在进化过程中与意见和纽带一起发挥作用。据我们所知，PENO是第一次尝试在网络动力学中引入个性影响，并在模拟过程中通过合理的可视化来验证社会科学。给出了它的概率图，并提出了迭代学习算法。实验表明，PENO在两个典型的预测任务上优于几个最先进的基线-国会投票预测立法法案和书籍评论网站上的友谊预测。最后，我们讨论了它在日常场景中进行多任务学习和迁移学习的可扩展性。
2018-12-12 cs.SI physics.soc-ph
The Impact Of Noise And Topology On Opinion Dynamics In Social Networks
我们研究了噪声和拓扑结构对社交网络中观点多样性的影响。我们这样做是通过扩展完善的意见动态模型的随机设置，代理人都受到同化的力量，他们当地的社会互动，以及特殊的因素，防止他们的人口达成共识。我们对后者进行建模，以考虑噪声完全是外生的情况下，同行的影响和情况下，它是内生的，所产生的代理人的愿望，以保持一些独特的意见。我们推导出一个一般的意见多样性的分析表达式，它适用于任何网络，并依赖于网络的拓扑结构，通过其频谱特性。使用这个表达式，我们发现，意见的多样性减少社区和集群被打破。我们对描述主要新闻媒体之间的经验影响网络的数据进行了测试，发现将我们的测量纳入线性模型中，用于这些来源在各种主题上表达的情绪，在解释力方面产生了显着的改善。
2020-10-23 cs.SI physics.soc-ph
Shaping opinions in a social network
本文提出了一个观点动力学模型，其中个体由于熟人群体中的相互作用而更新他们的信念。该模型表现出一个非平凡的行为，我们讨论的主要涉及的参数的函数。结果报告的平均数量的意见集群和所需的时间，以形成这样的集群。
2008-08-01 physics.soc-ph
A Probabilistic Graph Model for Trust Opinion Estimation in Online Social Networks
信任评估在许多在线应用中起着关键作用，例如在线借贷，产品审查和主动交友。信任模型通常使用一组参数来表示信任者-受信者对之间的信任关系。这些参数来源于委托人对受托人的偏见和看法。自然地，这些参数可以被视为矢量。为了解决这个问题，我们提出了一个框架，以准确地将单个值转换为3VSL所需的参数。该框架首先采用概率图模型（PGM）来推导出委托人的意见和偏见，他对受托人的评级。
2019-09-22 cs.SI physics.soc-ph
Opinion Dynamics Models with Memory in Coopetitive Social Networks: Analysis, Application and Simulation
在一些社交网络中，意见形成是基于其自己和邻居的（初始）意见，而个人意见的演变也受到个人在现实世界中的过去意见的影响。与现有的社会网络模型不同，本文提出了一种新的观点动力学模型，该模型描述了个体观点的演化不仅依赖于自己和邻居的当前观点，还依赖于过去的观点。同时建立了观点动力学模型的记忆和无记忆通信规则。分别从网络拓扑结构和谱分析的角度给出了意见的平等极化、一致性和可中和性的充分必要条件。我们应用我们的模型来模拟Kahneman的开创性的实验在风险和无风险的情况下，这符合实验结果的选择。仿真分析表明，个体的记忆容量与最终意见形成的速度成反比。
2021-08-05 math.DS physics.soc-ph
PageRank model of opinion formation on social networks
我们提出了PageRank模型的意见形成和研究其丰富的性质，真正的有向网络的剑桥大学和牛津大学，LiveJournal和Twitter。在这个模型中，链接的选民的意见形成加权与他们的PageRank概率。我们发现，社会精英，对应于顶级PageRank节点，可以将其意见强加给社会的一个重要组成部分。然而，对于一个均匀分布的两个意见，存在一个双稳态范围的意见，这取决于一个符合参数表征的意见形成。我们发现，LiveJournal和Twitter网络有更强的倾向于一个totalitar的意见形成。我们还分析了Sznajd模型推广的无标度网络与加权PageRank投票的选举人。
2012-04-17 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
An Anonymous Social Network of Opinions
在线社交网络（OSNs）的研究兴趣在过去十年中急剧增加，主要是因为在线网络提供了大量的社交信息源。图结构、用户连接、增长、信息暴露和扩散是一些最经常研究的主题。然而，这些网络的某些方面，如匿名性，平等和偏见被忽视，甚至不被考虑。在相关文献中，这些特征似乎对社会交往有影响。基于这些研究，我们的目标是确定如何普遍匿名影响偏见，用户平等，信息传播，共享和曝光，连接建立，以及网络结构。因此，我们提出了一个新的匿名在线社交网络，这将有利于各种监测和数据分析。
2015-06-04 cs.SI physics.soc-ph
Opinion Diversity and Social Bubbles in Adaptive Sznajd Networks
在研究观点动力学的几种方法中，Sznajd模型提供了一些特别有趣的特征，例如它的简单性和代表被认为参与观点动力学的一些机制的能力。零温度下的标准Sznajd模型的特征是收敛到一个稳定状态，这意味着观点的零多样性。在目前的工作中，我们开发了一种方法-即自适应Sznajd模型-其中个人（即网络节点）的意见变化意味着在网络拓扑结构中可能发生的变化。这是通过允许代理优先改变其连接到具有相同状态的其他邻居来实现的。随着时间的推移，意见的多样性被量化的意见密度的熵的指数。一些有趣的结果被报道，包括回声室或社会泡沫的可能形成。此外，取决于参数配置，对于相同的参数设置，动力学可以收敛到不同的平衡态，这表明这种现象可以是相变。网络的平均度强烈影响结果的意见分布，这意味着回声室很容易在低连接系统中形成。
2019-08-02 cs.SI physics.soc-ph
Confrontation of capitalism and socialism in Wikipedia networks
本研究提出INOF伊辛网络舆论形成模型，分析6种语言维基百科网络的意识形态舆论对抗，发现全球舆论更倾向社会主义与共产主义，模型结果符合预期且可推广至其他舆论竞争场景。
2025-08-01 cs.SI physics.soc-ph
Opinion Dynamics on Complex Networks
社交媒体已经成为人们重要的信息来源。由于代理人通过社交媒体平台彼此互动，他们创建了许多复杂的社交网络。在这些网络中，信息在代理人之间传播，他们的观点可能会受到邻居的影响而改变。本文探讨了社交网络上的观点动力学，这是由复杂的网络结构，确认偏见，并讨论了具体问题的影响。我们提出了一个新的模型，基于以前的模型来模拟公众舆论如何从共识演变到激进和两极分化。我们还分析了代理如何改变他们的邻居的影响下，他们的立场。我们的模型揭示了意见群体的出现，并显示了不同的因素如何影响观点动力学。本文有助于理解社交网络上的观点动力学及其在金融、营销、政治和社交媒体中的可能应用。
2023-03-05 physics.soc-ph stat.AP
Opinion influence and evolution in social networks: a Markovian agents model
本文对社交网络平台管理的过滤算法对集体意见的影响进行了建模和研究。提出了一个随机多代理模型的意见动态，占一个集中的调整个人之间的相互作用的强度。每个人的意见的演变描述的马尔可夫链，其转移率的影响，通过影响参数的邻居的意见。该模型的属性进行了研究，在一般情况下，以及在有趣的特殊情况下。一般的结果是，社会网络的整体模型表现得像一个高维马尔可夫链，这是可行的蒙特卡洛模拟。在相同的代理人和无偏影响的假设下，它表明，影响强度影响的方差，但不影响期望，共享一定的意见的个人数量。此外，进行了详细的分析，所谓的同行大会，它描述了一个完全连接的图相同的代理人的二元意见的演变。它表明，对等大会可以被归为一个生灭链，可以给出一个完整的分析表征。分析结果和模拟实验都用来突出特定集体行为的出现，例如共识和羊群效应，这取决于影响参数的集中调整。
2018-07-09 cs.SI physics.soc-ph
Quantifying opinion homophily in online social networks: A bounded confidence perspective
School of Mathematics and Statistics, Wuhan University（武汉大学数学与统计学院）；Division of Automatic Control, Department of Electrical Engineering, Linköping University（林雪平大学电气工程学院自动控制系）；Department of Electrical Engineering and Information Technology, Università degli Studi di Napoli Federico II（那不勒斯费德里科二世大学电气与信息工程系）；Department of Engineering, University of Sannio（桑尼奥大学工程系）；Institute of Information Science and Technologies “A. Faedo” (ISTI), National Research Council (CNR)（意大利国家研究委员会“阿·法多”信息技术研究所）；College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University（深圳大学计算机科学与软件工程学院）
本文从有界信心视角研究在线社交网络中基于意见的同质性，利用Reddit和Twitter的异质数据集分析用户互动网络，发现用户意见空间集中度显著高于随机预期，且关系强度和议题极化进一步加剧这一效应。
2026-04-25 cs.SI physics.soc-ph
Influence Dynamics and Consensus in an Opinion-Neighborhood based Modified Vicsek-like Social Network
我们提出了一个修正的Vicsek模型来研究社交网络中的影响力动态和意见形成。我们工作的前提是，一个群体成员的意见可以被认为类似于空间中粒子的运动方向。这些观点很容易在保持类似信念的熟悉的个人的影响下发生变化。这与仅依赖于基于观点接近度的交互的有界置信模型不同。当志同道合的人相互认识或因信仰而争吵时，影响网络就会发展。这就产生了一个自适应网络，并为其分配了动态中心性分数和不同的影响力强度。一个混合的个人-刚性和柔性-被认为构成群体-自由和保守。我们分析了不同的初始条件，代理类型，它们的密度和公差的紧急群体行为。该模型准确地预测了刚性代理人在阻碍共识方面的作用。此外，一些结构特性的动态网络，这是由于所提出的模型已经建立。
2018-08-31 cs.SI physics.soc-ph
Collective Political Opinion Formation in Nonlinear Social Interaction
我们提出了一个集体意见形成过程的数值模型，以解释政治中的两党制和多党制、政治动荡、军事政变和网民革命等政治现象。二元独立决策过程的非线性相互作用可以产生各种集体行为或集体政治观点。统计物理和非线性动力学可以为研究各种社会政治动力学提供有用的工具。
2006-03-22 physics.soc-ph
Mobility and Social Network Effects on Extremist Opinions
理解极端观点的出现以及在什么样的环境下它们可能变得不那么极端是我们现代全球化社会的一个中心主题。一个模型相结合的连续意见和观察到的离散行动（CODA）能够解决的重要问题，衡量如何极端的意见可能已经提出。在本文中，我展示了极端的意见，出现在一个无处不在的方式在CODA模型的众多社会网络结构。根据网络细节，减少极端主义似乎是可能的。然而，总是观察到大量持极端观点的代理人。通过允许特工人员改变其在网络中的位置，可以观察到极端分子的人数大幅减少。
2008-08-11 physics.soc-ph
Fuzzy Opinion Networks: A Mathematical Framework for the Evolution of Opinions and Their Uncertainties Across Social Networks
本文提出模糊意见网络框架，通过高斯节点连接模拟意见传播，分析不同网络结构中意见及其不确定性的演化机制。
2016-02-21 cs.SI cs.SY eess.SY
Opinion formation model for markets with a social temperature and fear
在行为金融学的精神，我们研究的过程中，投资者的意见形成使用的2D选民模型与可调的社会温度的变体。此外，引入了作用于温度的反馈，使得社会温度对市场不平衡做出反应，从而变得依赖于时间。在这个玩具市场模型中，社会温度代表了代理人对代表投机风险的市场失衡的紧张情绪。利用不连续广义选民模型相变的知识来确定临界不动点。该系统表现出亚稳相周围的这些固定点，其特征在于结构化的晶格状态，间歇性的偏移远离固定点。统计力学的模型的特点和它的关系，在现实市场中的投资者之间的意见形成的动态进行了讨论。
2012-12-19 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
The language of opinion change on social media under the lens of communicative action
哪些信息更能有效地改变听众的观点？我们在哈贝马斯的交往行为理论框架内探讨这一问题，该理论认为信息的言外之意（其语用意义）是关键。由于自然语言处理的最新进展，我们能够通过提取来自社会交换理论的信息的潜在社会维度，即语言社会意图的原型，来操作这一理论。我们通过查看Reddit的r/ChangeMyView上超过4.6万个帖子和超过350万条评论来确定意见改变的关键因素，r/ChangeMyView是一个辩论论坛，人们试图改变彼此的意见，并用一个名为“delta”的特殊标志明确标记意见改变的评论。与传达至少一个社会维度的评论相比，没有表达意图的评论改变收件人想法的可能性要低77%。在各种社会维度中，最有可能产生意见变化的是知识、相似性和信任，这与哈贝马斯的交往行为理论相呼应。我们还发现了其他新的重要方面，如诉诸权力或同情的支持表达。最后，与建设性冲突理论相一致，但与冲突作为现代社交媒体祸根的流行特征相反，我们的研究结果表明，在结构化的公共辩论背景下表达冲突可以促进融合，特别是当它被用来对抗另一种冲突立场时。通过利用自然语言处理的最新进展，我们的工作为哈贝马斯的理论提供了一个经验框架，找到了其在野外的影响的具体例子，并建议其可能的扩展与解释为语言的社会维度的意图的更多方面的理解。
2022-10-31 cs.CY physics.soc-ph
The Effect of Social Media on Shaping Individuals Opinion Formation
在本文中，社会媒体的意见形成过程中的影响是在竞选期间建模。在所提出的模型中，点对点互动和有针对性的在线宣传信息被假设为意见形成动态的驱动力。目标消息的说服力是基于收集和处理的私人信息。在这项工作中，模型是基于一个人工社会，最初平均分为两方。有界置信度模型用一个导致共识的置信度参数值来管理对等交互。目标信息被建模为一个外部交互信息源，它会转化一些弱承诺的个体，从而打破这种均衡。双方使用相同的宣传方法。结果表明，一个很小的外部影响打破了意见分布的均匀性，对选举结果起着重要作用。所得到的民意波动时间序列与实际选举调查结果有很好的相似性。
2021-03-13 cs.SI physics.soc-ph
Steering opinion dynamics through control of social networks
本研究针对演化网络上的舆论引导问题，提出通过调整网络连接强度而非直接干预舆论的新型调控方法，探讨了可控性、瞬时及最优调控路径，为舆论与网络动力学的复杂关系提供了新视角。
2024-04-15 math.DS math.OC physics.soc-ph
Polarization and Fluctuations in Signed Social Networks
最近对社交网络的研究主要集中在对观点如何作为人际关系的函数而演变的建模和分析上。建模和理解友好和敌对关系的含义也是非常有趣的。在本文中，我们提出了一个新的，简单和直观的模型，将社会心理现象的回旋镖效应的意见动态。我们建立了，在一定的条件下的结构对应于所谓的结构平衡性质的签署网络，网络中的意见。与文献中的其他模型相比，当社会网络不满足结构平衡时，我们的模型显示了更丰富，也许更直观的意见行为。特别是，我们分析了签名网络，其中的意见表现出持续的波动（包括所谓的聚类平衡的情况下）。
2019-10-04 cs.SI physics.soc-ph
How Social Network Structure Impacts the Ability of Zealots to Promote Weak Opinions
本研究聚焦社交网络中狂热者推广弱势观点的问题，分析了狂热者占比、观点相对强度及网络结构对长期信奉弱势观点人群比例的影响，为理解观点动力学提供了依据。
2024-10-09 math.DS physics.soc-ph
Social consensus and tipping points with opinion inertia
当观点、行为或想法在人群中传播时，其中一些总是比另一些更具粘性。意见、行为或想法越是顽固，个人就越有惰性去用另一种选择来取代它。在这里，我们研究的两个意见模型中的意见粘性的影响，其中个人改变他们的意见，只有在一定数量的连续遇到的替代意见。假设一个意见有一个固定的粘性，我们调查如何在整个人口的竞争意见的临界大小需要小费作为一个功能的竞争意见的粘性变化。我们分析这种情况下，一个完整的图形拓扑结构，通过模拟，并通过半分析的方法，产生的临界少数大小的上限。我们提出了类似的模拟结果的情况下的Erdens-Rényi随机网络。最后，我们研究了粘性意见在二维晶格上传播的粗化特性，并表明粘性的存在引起了有效的表面张力，导致粗化行为成为曲率驱动的。
2015-12-01 cond-mat.stat-mech cs.SI physics.soc-ph
Maximizing Contrasting Opinions in Signed Social Networks
经典的影响力最大化问题在社交网络中找到有限数量的有影响力的种子用户，使得网络中受影响的用户的预期数量最大化，遵循影响力级联模型。这个问题已经在不同的设置中进行了研究，进一步推广了图结构，例如，边缘权重和极性，目标用户类别等。在本文中，我们介绍了一个独特的影响力扩散的情况下，涉及人口分裂成两个不同的群体，具有相反的意见。我们的目标是找到最有影响力的$k$种子节点，以便同时最大限度地采用两个不同的，对立的意见，在两个群体中，分别。有效地找到这些有影响力的用户在广泛的应用中至关重要，例如增加选民参与度和投票率，引导公众辩论和关于有争议意见的社会问题的讨论。我们用选民模型来模拟意见扩散和动态，然后设计一个线性时间和精确的算法COSiNeMax，同时还研究了网络中的长期意见特征。我们的实验与几个真实世界的数据集证明了所提出的算法的有效性和效率，与各种基线相比。
2019-10-26 cs.SI physics.soc-ph
On a Co-evolving Opinion-Leadership Model in Social Networks
KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）；Politecnico di Torino（都灵理工大学）
本文提出一种动态系统，探讨意见与领导力在社会网络中的共演机制，扩展了Friedkin-Johnsen框架，分析了领导力与说服力的平衡关系及收敛条件。
2026-03-25 cs.SY eess.SY physics.soc-ph
Pre-Construction of Opinion Dynamics Considering Structural Inequality: Interdisciplinary Analysis of Complex Social Stratification, Media Influence, and Functionalism
本研究跨学科分析精英统治、媒体影响和预定理论如何作为机制维持社会阶层不平等，并探讨不平等的构建、再生产及其理论辩护。
2024-04-19 cs.SI physics.soc-ph
On Leadership Emergence in Opinion Dynamics on Social Networks
KTH Royal Institute of Technology（皇家理工学院）；Politecnico di Torino（都灵理工大学）
通过引入耦合动力学模型扩展Friedkin-Johnsen框架，研究社交网络中个体意见与领导力的共同演化，分析领导力涌现的条件。
2026-06-04 cs.SY eess.SY physics.soc-ph
Fast but multi-partisan: Bursts of communication increase opinion diversity in the temporal Deffuant model
本文提出时间Deffuant模型，发现互动突发性可促进局部意见强化，避免共识与极化，形成多派系社会，并指出增加在线社会冗余有助于减少极化。
2023-07-28 cs.MA econ.GN physics.pop-ph
From Spin States to Socially Integrated Ising Models: Proposed Applications of Graph States, Stabilizer States, Toric States to Opinion Dynamics
本研究提出将量子信息理论中的Graph态、Stabil子态与Toric态应用于观点见动力学学，以建模模拟社会互动与观点形成，并分析复杂社会网络中的，{
2024-04-19 physics.soc-ph quant-ph
The rise and fall of WallStreetBets: social roles and opinion leaders across the GameStop saga
本研究通过迭代半监督分类算法分析GameStop逼空事件前后WallStreetBets社区的用户社会角色，揭示意见领袖特征及事件后社区影响力下降的原因。
2024-03-09 cs.CY physics.soc-ph
